錯題集錦（三）

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什麼是判決函式，什麼是判決面？

後驗概率p(y|x)與貝葉斯公式的關係，使用後驗概率、貝葉斯決策的先決條件？

概率、統計與機器學習的關係？

線性分類器有三大類：感知機準則函式，svm、fisher準則。貝葉斯分類器不是線性分類器！

判別式模型和生成式模型是怎麼來的呢？

在機器學習的過程中，歸根結底我們要求的是後驗概率p(

y|x)

，也就是根據有限的訓練樣本集盡可能估計出後驗概率——已知資料點的特徵，求得它所屬的類別。

但是一般後驗概率難以直接計算，大體來說，解決該類問題大體有兩種策略：

240=24

∗3∗5

故因數2可能出現的次數有0,1,2,3,4，共5種可能；

因數3出現的次數有0,1共2種可能；

因數5出現的次數有0,1共2種可能。

所以240的因數個數為：5*2*2 = 20種

使用許可權：所有使用者

linux檔案呼叫分為**：檔案擁有者、群組、其他。

mongodb屬於文件型非關聯式資料庫；

redis屬於k-v鍵值對資料庫；

hbase屬於列資料庫。

基於gtid(全域性事務標示符)

計算機系統對基本型別資料在記憶體中存放的位置有限制，它們會要求這些資料的首位址的值時某個數k（通常為4或8的倍數）。

每個特定平台上的編譯器都有自己的預設對齊係數（32位機器一般為4，64位機器一般為8）。我們可以通過預編譯命令#program pack(k),k = 1,2,4,8,16.

先區域性對齊，然後再全域性對齊。

tcp，udp屬於傳輸層，icmp，ip屬於網路層協議，而icmp主要用於在主機與路由器之間傳遞控制資訊，包括報告錯誤、交換受限控制和狀態資訊等

當擁塞發生時（超時或收到重複確認），慢啟動門限ssthresh被設定為當前擁塞視窗cwnd大小的一半。同時cwnd重置為1.新的資料被接收，則cwnd增加，規則為到達ssthresh之前，慢啟動即swnd指數增長；到達ssthresh之後擁塞避免，即cwnd加1.

例題：

客戶端c和伺服器s之間建立乙個tcp連線，該鏈結總是以1kb的最大段長傳送tcp段，客戶端c有足夠的資料要傳送。當擁塞視窗為16kb時發生超時，如果接下來的4個rtt往返時間內的tcp段的傳輸是成功的，那麼當第4個rtt時間內傳送的所有tcp段都得到了ack時，擁塞視窗的大小為：9kb。

解析：當擁塞視窗為16kb時，發生了超時，則慢啟動門限ssthresh被設定為原來大小的一半，即8kb。

而擁塞視窗swnd變為1kb，第乙個rtt為1kb；第二個rtt變為2kb；第三個rtt變為4kb；第四個rtt變為8kb。這是慢啟動階段，指數增長。達到ssthresh=8kb後執行擁塞避免，cwnd+1變為9kb。